本文關(guān)鍵詞：我國(guó)豆粕期貨市場(chǎng)混沌性研究

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【摘要】：農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)作為調(diào)節(jié)市場(chǎng)價(jià)格、減緩農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)的重要場(chǎng)所，其價(jià)格波動(dòng)直接關(guān)系到市場(chǎng)價(jià)格的走勢(shì)。尤其具有用途廣、產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)等特點(diǎn)的豆粕產(chǎn)品，正確把握豆粕期貨市場(chǎng)運(yùn)行特征，對(duì)維持農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格穩(wěn)定、規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)現(xiàn)套期保值具有重要的現(xiàn)實(shí)意義�？紤]到期貨市場(chǎng)運(yùn)作的復(fù)雜性，而混沌理論作為非線性科學(xué)的重要組成部分，能夠很好的揭示隱匿在貌似隨機(jī)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象背后的有序結(jié)構(gòu)和規(guī)律，這為豆粕期貨市場(chǎng)運(yùn)作特征的考察提供了新的切入點(diǎn)。 本文立足于非線性科學(xué)，主要從混沌識(shí)別和混沌預(yù)測(cè)兩個(gè)方面對(duì)我國(guó)豆粕期貨市場(chǎng)的混沌性做了相關(guān)研究。 在混沌識(shí)別方面，在相空間重構(gòu)基礎(chǔ)上，選取分形維和最大Lyapunov指數(shù)兩大指標(biāo)，分別運(yùn)用G-P法和小數(shù)據(jù)量法對(duì)其進(jìn)行了計(jì)算，得到分?jǐn)?shù)形式的分形維和正的最小Lyapunov指數(shù)，從定性的角度論證了我國(guó)豆粕期貨市場(chǎng)的混沌性�；煦缦到y(tǒng)具有對(duì)初始條件的敏感性，會(huì)表現(xiàn)出局部的不穩(wěn)定性和暴漲暴跌的波動(dòng)現(xiàn)象，長(zhǎng)期不可預(yù)測(cè)，這為我國(guó)豆粕期貨市場(chǎng)“市場(chǎng)異象”的存在提供了解釋。而混沌系統(tǒng)中的混沌吸引子又保證了系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性，因而，短期內(nèi)我國(guó)豆粕期貨市場(chǎng)的波動(dòng)可以實(shí)現(xiàn)一定的預(yù)測(cè)把握。同時(shí)，，文章還從混沌現(xiàn)象具備的三個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)角度出發(fā)，即從我國(guó)豆粕期貨市場(chǎng)的非線性、秩序與隨機(jī)性、短期預(yù)測(cè)與長(zhǎng)期不可預(yù)測(cè)并存等方面，對(duì)我國(guó)豆粕期貨市場(chǎng)具有混沌性的原因作了考察。 在混沌預(yù)測(cè)方面，一方面，從最大Lyapunov指數(shù)的計(jì)算中，得到豆粕期貨市場(chǎng)周期為251天的短期預(yù)測(cè)時(shí)間，這是對(duì)豆粕期貨價(jià)格時(shí)間序列預(yù)測(cè)性的籠統(tǒng)估計(jì)；另一方面，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)非線性系統(tǒng)的無(wú)限逼近的優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)建立混沌—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)豆粕期貨價(jià)格時(shí)間序列運(yùn)行趨勢(shì)的定量預(yù)測(cè)和論證，結(jié)果表明，對(duì)豆粕期貨市場(chǎng)的預(yù)測(cè)在250天之后預(yù)測(cè)精度將大大降低，驗(yàn)證了混沌系統(tǒng)的短期預(yù)測(cè)性。同時(shí)，在與其他非線性預(yù)測(cè)模型的比較中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也表現(xiàn)出了較高的預(yù)測(cè)精度，在方法論意義上，為混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的建立提供了參考。 總之，通過(guò)對(duì)我國(guó)豆粕期貨市場(chǎng)混沌性的識(shí)別和預(yù)測(cè)的考察，論證了豆粕期貨市場(chǎng)的混沌特征，并聯(lián)系實(shí)際進(jìn)行了原因分析，得到了如下啟示：對(duì)于投資者而言，在對(duì)具有混沌性期貨產(chǎn)品的投資中，投資者應(yīng)多加關(guān)注短期經(jīng)濟(jì)沖擊，做好套期保值和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的操作；對(duì)于政府監(jiān)管者而言，應(yīng)當(dāng)為資本市場(chǎng)營(yíng)造一個(gè)健康的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，保證信息的透明度，減少市場(chǎng)摩擦，提高市場(chǎng)運(yùn)行效率；對(duì)于學(xué)者而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在對(duì)具有非線性特征的時(shí)間序列的研究中具有較為理想的效果，在混沌研究中，可以先通過(guò)對(duì)非線性時(shí)間序列的混沌識(shí)別，得到對(duì)時(shí)間序列運(yùn)作規(guī)律和預(yù)測(cè)尺度的客觀把握，進(jìn)而運(yùn)用引入混沌信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行擬合預(yù)測(cè)，可大大提高對(duì)非線性系統(tǒng)運(yùn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度和可信度。
【關(guān)鍵詞】：混沌識(shí)別 分形維 最大Lyapunov指數(shù) 混沌預(yù)測(cè) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F323.7;F724.5
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 導(dǎo)論11-19
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 研究目的與意義13-14
• 1.2.1 研究目的13
• 1.2.2 研究意義13-14
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)14-17
• 1.3.1 關(guān)于混沌判別的研究動(dòng)態(tài)與述評(píng)14-16
• 1.3.2 關(guān)于混沌預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀與述評(píng)16-17
• 1.4 研究思路和方法17-18
• 1.5 技術(shù)路線18
• 1.6 論文的創(chuàng)新之處18-19
• 第二章 混沌性研究基礎(chǔ)理論19-27
• 2.1 混沌的定義19-20
• 2.2 混沌的基本特征20
• 2.3 混沌識(shí)別20-22
• 2.3.1 相空間重構(gòu)20-21
• 2.3.2 混沌吸引子分形維的計(jì)算21-22
• 2.3.3 Lyapunov 指數(shù)的計(jì)算22
• 2.4 混沌預(yù)測(cè)22-26
• 2.4.1 傳統(tǒng)混沌預(yù)測(cè)方法介紹22-23
• 2.4.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌預(yù)測(cè)方法介紹23-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第三章 豆粕期貨市場(chǎng)混沌性研究的數(shù)據(jù)收集27-29
• 3.1 數(shù)據(jù)選取27
• 3.2 線性趨勢(shì)的消除27-28
• 3.3 標(biāo)準(zhǔn)化處理28-29
• 第四章 基于相空間重構(gòu)的豆粕期貨市場(chǎng)混沌識(shí)別29-39
• 4.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)性描述29-31
• 4.2 相空間重構(gòu)31-33
• 4.3 豆粕期貨價(jià)格序列的混沌識(shí)別33-35
• 4.3.1 分形維的計(jì)算33-34
• 4.3.2 最大 Lyapunov 指數(shù)的計(jì)算34-35
• 4.4 豆粕期貨價(jià)格序列的混沌成因分析35-37
• 4.4.1 非線性特征存在原因36
• 4.4.2 秩序與隨機(jī)性同在的原因36-37
• 4.4.3 短期可預(yù)測(cè)與長(zhǎng)期不可預(yù)測(cè)同存的原因37
• 4.5 本章小結(jié)37-39
• 第五章 基于 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的豆粕期貨市場(chǎng)混沌預(yù)測(cè)39-45
• 5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的選擇39
• 5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用原理39-41
• 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建39-40
• 5.2.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練40-41
• 5.2.3 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)41
• 5.3 豆粕期貨價(jià)格序列的混沌預(yù)測(cè)41-44
• 5.3.1 混沌—RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建41-42
• 5.3.2 混沌—RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練42-43
• 5.3.3 混沌—RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)43-44
• 5.4 本章小結(jié)44-45
• 第六章 結(jié)論與啟示45-47
• 參考文獻(xiàn)47-50
• 致謝50-51
• 作者簡(jiǎn)介51

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 簡(jiǎn)相超,鄭君里;混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法評(píng)價(jià)準(zhǔn)則與性能分析[J];清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2001年07期

2 王衛(wèi)寧,汪秉宏,史曉平;股票價(jià)格波動(dòng)的混沌行為分析[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2004年04期

3 陳敏;曹文明;李澤軍;;基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混沌理論的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)研究[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2009年15期

4 王維;范彥偉;;基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的CPI預(yù)測(cè)[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2012年10期

5 陳敏;葉曉舟;;混沌理論在股票價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];系統(tǒng)仿真技術(shù);2008年04期

6 呂瑞華;王衛(wèi)亞;;混沌時(shí)間序列混合預(yù)測(cè)方法探索[J];中國(guó)軟科學(xué);2006年02期

7 楊凌,顏日初;中國(guó)證券市場(chǎng)的混沌性檢驗(yàn)[J];中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào);2003年06期

本文編號(hào)：946472